塔里木河下游生态输水对地下水补给量影响的研究

文章依据塔里木河下游段现有的2000—2020年的地下水监测数据,对生态输水地下水前后水面线方程进行拟合,并在水均衡原理的基础上,对经过了21次生态输水之后的塔里木河下游段地下水埋深时空变化特征进行分析,以此对地下水的补给量进行估算,以更好支持后续的生态输水.     

煤矸石粉/聚酯纤维沥青混合料盐冻损伤研究EI北大核心CSCD

针对煤矸石粉替代率50%、聚酯纤维掺量0.4%的沥青混合料,开展盐冻耦合作用(NaCl溶液质量分数为0%、7.0%、13.0%、26.5%,冻融循环次数为0、2、4、6、8)下的半圆弯曲(SCB)试验,分析了盐冻耦合作用对SCB试件内部损伤劣化过程的影响.结果表明:NaCl溶液质量分数为13.0%、冻融循环为8次时,盐冻耦合作用对沥青混合料的侵蚀破坏作用最强,试件内部损伤最严重;在煤矸石粉与矿粉质量比为1∶1、聚酯纤维掺量为0.4%的条件下,沥青混合料能够形成高黏性、致密、厚实的沥青膜以及由纤维形成的三维网状结构,从而显著降低盐冻侵蚀对沥青混合料的损伤.通过Poly2D模型对SCB试件的极限拉应力损伤量进行拟合,拟合系数为0.944.     

人工智能在智慧海洋建设中的应用

围绕人工智能与智慧海洋建设这条主线，论述人工智能、智慧海洋的概念，列举当前较为成熟的人工智能与海洋科技在海洋观测方面融合的切入点，初步展现一种海洋技术与装备智能化的发展路径，提出加快人工智能技术向智慧海洋建设赋能的几点建议。     

IPv6+网络创新体系发展布局

在中国互联网协议第6版（IPv6）规模部署全面实施的背景下，提出了IPv6+网络创新体系的发展目标，厘清了其概念的内涵与外沿，形成关键技术规划布局，并据此构建面向2030年的IPv6+网络创新体系发展路径。研究表明，中国应布局网络编程、网络层切片、网络确定性、网络随路测量、新型组播、网络自治以及可信安全等关键技术研究，推动核心设备、系统以及解决方案研发来引导产业发展，实施面向基础电信网络、行业信息网络的试点示范，加快IPv6+国家/国际标准体系的构建。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

主存高效的公交网络路径规划索引

在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90％.     

基于无线可充电传感器网络充电路线规划的相关研究

本文主要针对无线传感器网络WSN的相关研究,利用移动充电器定期为传感器的电池补充能量,从而源源不断地为WSN提供稳定的能量使其正常运转。首先通过建立数学模型,对如何消耗最少的能量以及传感器电池最小容量的问题,给出最优的方案。其次对消耗最少能量,即最短路径进行了定性与定量分析。利用MATLAB将给定数据的经纬度按照公式转化为横纵坐标,并且建立各个传感器以及数据中心绘制在二维散点图中,观察其分布地区。最后对转化出的横纵坐标以及散点图进行模拟退火分析,得到移动充电器最优的行走路线,分别求出每个移动充电器所经过的传感器的电池的最低容量。     

基于改进D?Lite遗传算法路径规划研究

针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D~* Lite遗传算法。该算法将D~* Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术以提高路径安全性,寻找最短路径。在遗传算法设计中加入动态调整交叉与变异概率,以解决算法在路径规划中因陷入局部最优值而不能到达目标点的问题。最后,通过实验仿真可知:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,改进的D~* Lite遗传算法执行效率高,可以快速规划出全局最优路径。